coral

Coral es una interfaz de consulta única y local diseñada para que los agentes de IA accedan a datos de diversas fuentes como GitHub, Slack, Datadog, Linear y archivos locales. En lugar de realizar múltiples llamadas de herramientas por fuente, los agentes escriben consultas SQL que Coral traduce en llamadas API o lecturas de archivos, devolviendo un único conjunto de resultados tabulares. Este enfoque reduce el uso de tokens, simplifica las uniones entre fuentes y mejora la eficiencia para tareas de lectura complejas. Las características clave incluyen: - **SQL sobre APIs**: Consulta múltiples fuentes en vivo a través de SQL, con tablas expuestas como esquemas (por ejemplo, `github.issues`). - **Uniones entre fuentes**: Ejecuta uniones entre diferentes fuentes en una sola declaración, con ejecución local después de obtener los datos. - **Prioridad local**: Todos los datos, credenciales e historial de uso permanecen en la máquina del usuario. - **Integración MCP**: Expone Coral a agentes como Claude Code, Codex, Cursor o VS Code a través de un servidor MCP integrado. - **Escritorio y CLI**: Disponible como aplicación de escritorio para macOS, Linux y Windows, además de una CLI para servidores y automatización. - **Fuentes extensibles**: Fuentes incluidas (Datadog, GitHub, Linear, Sentry, Slack, Stripe, etc.) más especificaciones comunitarias y definiciones de fuentes personalizadas en YAML. - **Listo para producción**: Maneja paginación, almacenamiento en caché y pushdown de consultas para minimizar el tráfico de API. Las comparaciones con MCPs de proveedores directos muestran una precisión y eficiencia de costos mejoradas, especialmente para tareas complejas de agentes de codificación. El proyecto tiene licencia Apache 2.0 y se desarrolla activamente con soporte comunitario a través de Discord y GitHub.